海康SDK,python版BasicDemo

海康工业相机MVS最新更新了4.0.1版本自带的SDK里面,BasicDemo

用了这个接口显示,看不太懂,哪位能帮忙改成opencv显示吗,其他不要变,只改显示,相机型号CA060谢谢了

具体我没相机我也不能确定能不能行的通。不过按照我之前使用其他厂商的数据来说，一般这种都可以转成numpy格式。
举个例子来说，stDisplayParam这个看做一个结构体的话，那么按照他命名的含义来看
st.nWidth相当于图片的宽度，nHeight为图片的长度。那么剩下的就比较好办了，pixelType为图片的数据类型，pdata为图片指针，dataLen为指针长度。有了这些信息，那就可以根据他的这个结构体转成numpy格式的数组。
类似下面这样。当然，实际操作过程不一定可以用，还要考虑他的enPixelType是不是np支持的格式，如果不支持要怎么转换到np的数据类型，
pData指针是二进制的指针还是类似一个列表，如果是二进制的指针需要用类似np.fromstring()之类的转成二进制，然后使用opencv的imdecode函数转换等等。
而如果是c++的接口会更好转，这个结构体一看就清楚，只要知道他的各个的参数的定义就行了，python没有参数数据类型就比较繁琐一些。
以下为默认pData指针为一个列表，enPixelType为np.uint8,单通道图片就可以用这种方法来转换：

img=np.array(stDisplayParam.pData,dtype=stDisplayParam.enPixelType).reshape((stDisplayParam.nHeight,stDisplayParam.nWidth))

用摄像头捕获图像显示？

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
    print("无法打开摄像头")
    exit()
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("无法读取摄像头")
        break
    cv2.imshow('frame', frame)

    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

• 这篇博客: 海康工业相机SDK + OpenCV实例(5)：相机双线程读写缓存策略中的 三、相机双线程读写缓存策略 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 上一节简述了读写缓存策略的主要思想，在这一节，结合OpenCV的Mat矩阵与相机SDK，使用两个线程分别进行相机的取图与缓存区的读出。实例如下：

  //define buffer region
  cv::Mat srcImageA, srcImageB;
  mutex mutexBufferA, mutexBufferB;
  atomic_bool bufferAFull = false;
  atomic_bool bufferBFull = false;
  atomic_bool bufferRefreshA = false;
  bool CameraGrabImage()
  {
      nRet = MV_CC_GetImageBuffer(handle, &stImageInfo, 20000);
      if (nRet == MV_OK)
      {
      }
      else
      {
          printf("No data[0x%x]\n", nRet);
          return false;
      }
      if (bufferAFull == false)
      {
          mutexBufferA.lock();
          srcImageA = cv::Mat(stImageInfo.stFrameInfo.nHeight, stImageInfo.stFrameInfo.nWidth, CV_8UC1, stImageInfo.pBufAddr).clone();
          bufferRefreshA = false;
          bufferAFull = true;
          mutexBufferA.unlock();
      }
      else
      {
          if (bufferBFull == false)
          {
              mutexBufferB.lock();
              srcImageB = cv::Mat(stImageInfo.stFrameInfo.nHeight, stImageInfo.stFrameInfo.nWidth, CV_8UC1, stImageInfo.pBufAddr).clone();
              bufferRefreshA = true;
              bufferBFull = true;
              mutexBufferB.unlock();
          }
          else
          {
              if (bufferRefreshA)
              {
                  bufferAFull == false;
                  mutexBufferA.lock();
                  srcImageA = cv::Mat(stImageInfo.stFrameInfo.nHeight, stImageInfo.stFrameInfo.nWidth, CV_8UC1, stImageInfo.pBufAddr).clone();
                  bufferRefreshA = false;
                  bufferAFull = true;
                  mutexBufferA.unlock();
              }
              else
              {
                  bufferBFull == false;
                  mutexBufferB.lock();
                  srcImageB = cv::Mat(stImageInfo.stFrameInfo.nHeight, stImageInfo.stFrameInfo.nWidth, CV_8UC1, stImageInfo.pBufAddr).clone();
                  bufferRefreshA = true;
                  bufferBFull = true;
                  mutexBufferB.unlock();
              }
          }
      }
      nRet = MV_CC_FreeImageBuffer(handle, &stImageInfo);
      return true;
  
  }
  bool  ReadBuffer(cv::Mat &srcImage)
  {
      int waitTimeCount = 0;
  	while (true)
  	{
  		if (bufferAFull == true)
  		{
  			mutexBufferA.lock();
              srcImage = srcImageA;
  			bufferAFull = false;
  			mutexBufferA.unlock();
              break;
  		}
  		else
  		{
  			if (bufferBFull == true)
  			{
  				mutexBufferB.lock();
                  srcImage = srcImageB;
                  bufferBFull = false;
  				mutexBufferB.unlock();
                  break;
  			}
  			else
  			{
  				Sleep(10);
                  waitTimeCount++;
                  if (waitTimeCount == 100)
                  {
                      printf("ReadBuffer Over Time, waiting........\n");
                      return false;
                  }
  			}
  		}
  	}
      return true;
  }
  

  （1）MV_CC_GetImageBuffer从相机缓存取图。
  （2）相机缓存节点获取图像后，首先转化为mat格式，并写入本地缓存区域。
  （3）srcImageA与srcImageB是两个缓存区域，都是OpenCV的Mat格式。
  （4）readBuffer会等待1s，读不到会报错。

  ---

以下回答参考GPT，并由JoseKe整理完成，希望您能采纳：
根据问题描述，可以看出该问题是关于海康相机SDK的Python版BasicDemo的修改问题，需要将显示方式改成opencv显示。

首先，需要安装opencv库，可以使用以下命令进行安装：

pip install opencv-python

然后，在修改BasicDemo代码时，只需要将显示部分的代码改成使用opencv库来显示即可。具体代码修改如下：

python
from mvIMPACT import acquire, acquire_enumerations, acquire_submodules
import numpy as np
import cv2

if __name__ == "__main__":
    devMgr = acquire.DeviceManager()
    devCnt = devMgr.deviceCount()
    if devCnt == 0:
        print("No cameras found, exiting.")
        exit(0)

    dev = devMgr.getDevice(0)
    dev.open()
    requestFactory = acquire.getRequestFactory()
    req = requestFactory.createRequest(dev, acquire_enumerations.TRequestType.eCapture)
    devCtrl = acquire_submodules.DeviceControl(dev)
    t = devCtrl ExposureTime_us

    width = dev.getDataStream(0).info().width()
    height = dev.getDataStream(0).info().height()
    img = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)

    devCtrl.ExposureTime_us = 10000
    dev.startAcquisitionContinuous()
    while True:
        if dev.isDataAcquisitionRunning():
            devCtrl.ExposureTime_us = t
            devCtrl.autoGainControl = acquire_enumerations.TAutoGainControlMode.agcOff
            devCtrl.gain_dB = 0
            devCtrl.balanceWhiteAuto = acquire_enumerations.TWhiteBalanceAutoControlMode.wbacmOff
            devCtrl.balanceRatioSelector = acquire_enumerations.TBalanceRatioSelector.wbbsRed
            devCtrl.balanceRatio = 1.0
            devCtrl.balanceRatioSelector = acquire_enumerations.TBalanceRatioSelector.wbbsGreen
            devCtrl.balanceRatio = 1.0
            devCtrl.balanceRatioSelector = acquire_enumerations.TBalanceRatioSelector.wbbsBlue
            devCtrl.balanceRatio = 1.0
            devCtrl.ExposureTime_us = t
            devCtrl.triggerSoftware.Execute()
            req.wait_for(5000)

            if req.isOK:
                dev.getImage(img.ctypes.data, img.size, acquire.FORMAT_MONO8, 1)
                cv2.imshow('image', img)
                cv2.waitKey(1)
            else:
                print("Error: ", req.errorCode(), req.errorDescription())

其中，cv2.imshow()和cv2.waitKey()两个函数就是用来显示图像的，将其放在循环内即可持续显示图像。需要注意的是，由于opencv的显示不支持单通道图像，因此需要将显示的原始图像数据类型设置为np.uint8。

在修改完成代码后，就可以通过运行该程序来使用opencv显示海康相机SDK的BasicDemo了。